CASEL：面向长程工具调用智能体的后果感知选择性执行

研究者提出智能体运行时安全策略 CASEL，结合失败概率、后果及可逆性等维度，为工具调用动态分配直接执行、沙箱、人工审批等处理模式。在受控模拟中，CASEL 在同等算力成本下将有害副作用轨迹率从 14.75% 降至 7.02%，平均归一化危害从 0.184 降至 0.123。若移除可逆性感知路由，有害轨迹率则会回升至 15.53%。